基于无串扰超声测距物体形状识别

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关

2、部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着任务以及环境的复杂化，越来越要求移动机器人向着智能化、自动化的方向发展，以便对未知的环境建立模型，进而完成各种任务。而对障碍物的形状识别是建立环境模型的前提，为此，展开对障碍物形状识别技术的研究是十分必要的。超声换能器由于自身的优点被广泛地应用于物体形状识别中的测距系统。超声测距系统中，串扰现象及有效测距范围和测距分辨力之间的矛盾是影响测距及识别效果的主要因素。现有的形状识别系统消除串扰多是采用分时激励的方法，增加了识别的

3、时间；为了保证分辨力，多是发射单脉冲波，从而影响了有效的测距范围。本文利用伪随机编码调制的思想构造超声换能器的激励序列，在接收端采用相关处理实现测距，有效地抑制串扰，提高了识别系统的测距实时性，同时使得超声测距系统既可以获得较大的有效测距范围，又可保持较高的测距分辨力。首先，介绍了超声换能器发出的超声波在空气中传播的模型、超声波在空气中的传播和反射特性，分析了这种特性对超声测距、形状识别的影响。并且据此给出了换能器阵列的设计及其改善方案。其次，系统地设计了用于形状识别的BP神经网络结构，在仿真及实验的基础上采集了大量的数据，进行离线的BP网络仿真训练，保存训练得

4、到的权值和阈值，用于构建神经网络进行形状识别。最后，本文在无串扰超声测距的基础上，进行超声波形的分析、换能器阵列的设计、识别特征的考虑等，来识别由面、角、棱组成的环境中的障碍物形状。初步的实验结果显示可以实现简单的形状识别。关键词：超声波形无串扰超声测距编码调制激励神经网络形状识别ABSTRACTWiththetasksandenvironmentsgettingmoreandmorecomplicated,mobilerobotsarerequiredtobemoreintelligentandautomaticforthepurposeofestablish

5、ingthemapofenvironmentsandperformingavarietyoftasks.Obstaclerecognitionisthepremiseofenvironmentmodeling.Therefore,itisnecessarytostudyobstacle-shaperecognitiontechnology.Becauseofitsadvantages,ultrasonictransducershavebeenwidelyusedinrangingsystemsforobjectrecognition.Inamulti-chann

6、elultrasonicrangingsystem,crosstalkandthecontradictionbetweeneffectiverangingdistanceandrangingresolutionaretwomainreasonsthataffecttheaccuracyoftheultrasonicrangingsystem.Toeliminatecrosstalk,theexistingshape-recognitionmethodsusuallyadopttime-sharingstrategy,whichneedsmoretimetoget

7、distances.Togethighrangeresolution,singlepulsewaveisusedwidely,whichhasanegativeeffectontherangingdistance.Tosolvetheseproblems,theideaofexcitingultrasonictransducerswithpseudorandomsequencesisproposedinthisthesis,andthecorrelation-processingtechniqueatthereceivingendisadoptedtomeasu

8、rethedistanc